Red DatasetsとSVMKitを使ってIrisデータセットでの線形SVMの分類精度を確認する - 洋食の日記
はじめに Red Datasetsは、IrisやMNISTといった公開されているデータセットを、Rubyで簡単に扱えるようにするプロジェクトである（Pythonでいえば、scikit-learnのsklearn.datasetsや、Kerasのkeras.datasetsに近い）。本記事では、Red DatasetsでIrisデータセットを読み込み、SVMKitで線形SVMによる分類精度の交差検定を行う。SVMKitは、データをNumo::NArrayで扱うので、そこの変換が必要になる。 インストール Red DatasetsとSVMkitともに、gemで簡単にインストールできる。 $ gem install red-datasets svmkit Red Datasetsの簡単な使い方 使い方は、Red DatasetsのUsageがわかりやすい。 Red Datasetsは、データセッ
Implementing OCR using a Random Forest Classifier in Ruby - Practical Artificial Intelligence
In this blog post I will show how to implement OCR (optical character recognition) using a Random Forest classifier in Ruby. As our dataset we will be using the MNIST database of handwritten digits and for our Random Forest implementation we will be using Python’s sci-kit learn library. This post also shows how easy it is to integrate the plethora of data science tools from Python into Ruby applic
PyCallを使ってRubyで電力需要予測をしてみる
# データ加工 ymd = [] month = [] wday = [] hour = [] (0..PyCall.len(df)-1).each do |i| dt = Date.parse(df.DATE.ix[i]) ymd << dt month << dt.month wday << dt.wday hour << df["TIME"].ix[i].split(":")[0] end df["HOUR"] = hour df["MONTH"] = month df["WEEK"] = wday df.head.()
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